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基于剪切波变换和无人机麦田图像的区域杂草识别方法
基于剪切波变换和无人机麦田图像的区域杂草识别方法
作者:
朱梦婷
李莉
梅树立
王丽燕
王海华
赵海英
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
无人机
图像识别
农作物
区域图像
麦苗
杂草识别
剪切波变换
灰度共生矩阵
摘要:
区域杂草的识别有利于植保作业中的除草剂精准喷施.现有图像处理技术主要针对行间和株间杂草,而传统的图像采集与分析设备对苗期麦田杂草的识别存在一定局限性,难以满足非人工的区域性喷洒农药等作业需求.由于麦田区域中的麦苗和杂草具有形态和颜色区分度差的特点,传统的图像识别方法难以有效识别.针对此问题,该文提出利用剪切波变换对无人机麦田区域图像中杂草进行识别.该方法利用其自身的方向敏感性以及在纹理识别中的方向无关性,根据麦田区域图像在杂草较多的部分叶片纹理杂乱,反之则纹理相对规则的特点,处理得到不同尺度和不同方向下小麦与杂草的剪切波系数.然后针对小麦和杂草剪切波系数的不同特征,对剪切波系数矩阵进行归一化处理,同时对其均值和方差进行了统计分析,得到麦苗和杂草剪切波系数图中竖直锥第二尺度所有系数均值的区分值约为0.07,第二尺度各个方向的均方差均值的区分值约为0.08.通过对含杂草麦苗区域图像以及麦苗区域图像的验证,准确率为69.2%,效果优于传统的灰度共生矩阵方法.此外,该文对无人机拍摄区域图采用分块的方法,实现了对非麦苗区域的有效标识.由此可见,剪切波变换方法能够为基于低空植保无人机喷洒农药中的区域杂草识别提供参考.
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内容分析
文献信息
引文网络
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期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
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(/年)
文献信息
篇名
基于剪切波变换和无人机麦田图像的区域杂草识别方法
来源期刊
农业工程学报
学科
工学
关键词
无人机
图像识别
农作物
区域图像
麦苗
杂草识别
剪切波变换
灰度共生矩阵
年,卷(期)
2017,(z1)
所属期刊栏目
农业航空工程
研究方向
页码范围
99-106
页数
8页
分类号
TP391.41
字数
5046字
语种
中文
DOI
10.11975/j.issn.1002-6819.2017.z1.015
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
李莉
中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室
66
855
15.0
27.0
2
王海华
中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室
19
249
8.0
15.0
6
赵海英
北京邮电大学世纪学院移动媒体与文化计算北京市重点实验室
40
91
5.0
8.0
7
王丽燕
中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室
2
13
1.0
2.0
8
朱梦婷
中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室
2
17
2.0
2.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
二级参考文献
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共引文献
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参考文献
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节点文献
引证文献
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同被引文献
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引证文献(2)
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引证文献(4)
二级引证文献(8)
2020(16)
引证文献(3)
二级引证文献(13)
研究主题发展历程
节点文献
无人机
图像识别
农作物
区域图像
麦苗
杂草识别
剪切波变换
灰度共生矩阵
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研究来源
研究分支
研究去脉
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期刊影响力
农业工程学报
主办单位:
中国农业工程学会
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-6819
CN:
11-2047/S
开本:
大16开
出版地:
北京朝阳区麦子店街41号
邮发代号:
18-57
创刊时间:
1985
语种:
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
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